1086 Evaluating a New Sleep Testing Device for Pediatric Patients: A Comparative Analysis of Type 2 HST vs In-lab PSG
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction High-quality sleep is critical for children’s and adolescents’ development and health. Despite the high prevalence of sleep disorders in this population, few polysomnography devices have tested specifically for pediatric use. We evaluated the Dormotech device, a novel sleep monitoring system designed for both clinical and home-based sleep studies, against gold standard polysomnographic equipment. Methods Twenty-six children (mean age = 11.0 years, 50% female, mean body mass index 26.0 kg/m2) underwent simultaneous sleep studies with the novel device and gold-standard polysomnography in a sleep clinic. Data were manually scored following recommended guidelines. The primary outcome was apnea-hypopnea index (AHI) and its corresponding severity classification level (i.e. normal, mild, moderate, severe). Secondary endpoints included other standard polysomnography (PSG) parameters. Results The mean AHI measured by the novel device was 5.6 ± 15.3 events/h (mean ± standard deviation) while it was 5.2 ± 13.8 events/h from the gold standard PSG (p = 0.95, t-test). AHI severity classification showed excellent inter-test agreement (Cohen’s kappa = 0.87). Secondary endpoints demonstrated high correlation between devices, with no statistically significant differences in simultaneously recorded sleep measurements. No adverse safety events were reported. Conclusion The novel device provides sleep study data comparable to conventional polysomnography in pediatric patients, offering clinically identical test interpretation in nearly all cases. Its design enables flexible usage in both clinical and home settings in this population, improving accessibility of sleep disorder diagnostics. These results, combined with previous adult studies, suggest the device’s substantial equivalence to established, gold-standard PSG systems in usability, efficacy, and safety for a wide population of patients. Support (if any)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».